宏观交通评诊治是基于LBS大数据从宏观角度掌握城市道路交通运行的动态时变规律和时空分布特征，快速定位并识别交通问题片区和节点，评估路网运行效率、拥堵分配和资源匹配度等指标，高效支撑“诊断-评估-治理”闭环管理，提升交通整体通行效率、推动交通系统的可持续发展与智慧化升级，为城市交通治理与动态决策提供科学支撑。
宏观综合交通模型开发是基于驾车导航OD数据通过路径规划请求和地图匹配快速生成路网交通分配结果，突破了传统交通规划中依赖人工调查和四阶段模型的局限性。模型利用驾车导航OD数据的动态特性和高覆盖性，大幅缩短了建模周期；模型结果与实测流量误差在±5%以内，有效验证了建模结果的高精度与可靠性，为城市交通规划、拥堵治理及动态决策提供了科学、高效的支撑工具。
通勤驾车OD溯源/全量驾车OD溯源是用数字化车流溯源技术，基于互联网车流位置大数据，一方面清晰呈现拥堵点的形成方式和内在机理，实现对拥堵成因的精细化剖析，并有针对性地提出结构性路网优化方案，为重大项目的立项、决策提供支撑；另一方面精准溯源研究片区／断面／节点的车流规模和来源去向，评估项目规划建设的可行性，为交通管控诱导策略制定提供依据。
收费站进出站流量溯源分析是以数据驱动交通精准决策，通过收费站车流溯源，为高速差异化收费和改扩建研究提供数据支持。
微观路段交织分析是通过AI识别引擎工具，将摄像头拍摄的非结构化数据输出为带语义的结构化数据结果，精准还原并可视化高精度车辆轨迹。通过轨迹可视化高效定位交织冲突、变道瓶颈及违规行为，为交通设计和管治提供科学依据。
微观路口冲突点分析是针对微观路口依托AI识别引擎，深度解析交通非结构化数据，通过轨迹分析和多维图表呈现，精准识别路口冲突点、冲突类型并生成冲突对ST和VT图，从多维角度剖析拥堵成因，提升交通治理智能决策水平。
